KModes聚类算法是一种专门用于处理分类数据的聚类算法。下面是一个使用Python实现KModes聚类算法的示例代码,包括导入必要的库、准备数据集、初始化KModes模型、训练模型以及展示聚类结果等步骤: 导入必要的Python库: python import numpy as np import pandas as pd from kmodes.kmodes i
R的实现： K-modes是数据挖掘中针对分类属性型数据进行聚类采用的方法，
step4:重复步骤二和三,直到总距离(各个簇中样本与各自簇中心距离之和)不再降低,返回最后的聚类结果 下面对一个简单的小例子在Python与R中的K-modes聚类过程为例进行说明: Python 我们使用的是第三方包kmodes中的方法,具体过程如下: importnumpy as npfromkmodesimportkmodes'''生成互相无交集的离散属性样本集''...
k-modes/k-prototypes聚类算法Python实现。 Python implementations of the k-modes and k-prototypes clustering algorithms. Relies on numpy for a lot of the heavy lifting. k-modes is used for clustering categorical variables. It defines clusters based on the number of matching categories between data ...
(数据科学学习手札 16) K-modes聚类法的简介 Python与 R的实 现 我们之前经常提起的K-means算法虽然比较经典,但其有不少的局限,为了改变K-means对异常值的敏感情况,我们 介绍了K-medoids算法,而为了解决K-means只能处理数值型数据的情况,本篇便对K-means的变种算法——Kmodes进行简介及Python、R的实现: K-mod...